算法导论——python实践第9页

python字符串转浮点数_【Python实践-9】将字符串转化为浮点型

利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456。思路：计算小数位数--->将字符串中的小数点去掉--->字符串转换为整数--->整数转换为浮点数1fromfunctoolsimportreduce2defstr2float(s):3DIGITS={'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7'

weixin_39633089·2022-12-14 05:44

xiaobin199cs·2022-12-11 21:39

python实践-最小二乘拟合

实现对数据x=[2,0.2,0.02,0.002,0.0002,0.00002])y=[3,4,6,7,9,12]最小二乘拟合并预测。代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#核心代码，求斜率w,截距b：拟合直线方程为y=wx+b:这里x代表logxdeffit(data_x,data_y):m=len(data_y)x_bar=np.mea

MetaSmiles·2022-12-11 00:51

算法导论期末试题

一、选择题1.算法分析中，记号O表示（B），记号Ω标售（A）,记号Θ表示（D）A渐进下界B渐进上界C非紧上界D紧渐进界E非紧下界2.以下关于渐进记号的性质是正确的有：（A）Af(n)=Θ(g(n)),g(n)=Θ(h(n))⇒f(n)=Θ(h(n))Bf(n)=O(g(n)),g(n)=O(h(n))⇒h(n)=O(f(n))CO(f(n))+O(g(n))=O(min{f(n),g(n)})Df

LazyHaokj·2022-12-09 21:09

python实践项目航空公司客户价值分析

[让我看看]目录前言学习目标1.了解航空公司现状与客户价值分析任务描述与分析1.1了解航空公司现状1.1.1航空公司数据特征说明1.2了解客户价值分析1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程2.预处理航空客户数据任务描述与分析2.1处理数据缺失值与异常值2.2构建航空客户价值分析关键特征2.3标准化LRFMC五个特征2.4任务实现3.使用K-Means算法进行客户分群任务描述与分析3.1了解K-Me

数据闲逛人·2022-12-09 17:55

【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考，它有13个输入特征，一个输出特征（房价）：线性回归：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr

今天一定要洛必达·2022-12-09 13:44

机器学习-Logistic回归python实践【3】（10.26更新）

写在最前面：Logistic回归通过Sigmoid函数接受输入然后进行预测首先，介绍一下什么是Sigmoid函数。大家一定听过海维赛德阶跃函数（Heavisidestepfunction），什么？没听过，好吧，换个名字，单位阶跃函数，这个认识吧!这个函数的问题在于该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这样处理起来不是很方便然鹅我们还有另一个具有类似性质的函数Sigmoid函数，计算公式如下：f(z)=

请叫我算术嘉·2022-12-08 20:29

kgduu·2022-12-07 10:19

九度 1463 招聘会(任务调度, 贪心算法)

思路算法导论贪心算法章节原题,编程之美上也有类似题目.这种招聘会还比较简单,招聘会本身没有权值,假如考虑权值,题目就变成动态规划了先对招聘会按照截止时间排序,然后按照截止时间选取具体哪场招聘会,时间复杂度为

stationinthemind·2022-12-06 14:50

机器学习笔记(二)梯度下降法实现对数几率回归(Logistic Regression)

目录前言一、梯度下降法(GradientDescent)1.1Python简单实现二、对数几率回归模型三、梯度下降法实现对数几率回归3.1西瓜数据集展示3.2Python实践3.2.1数据准备3.2.2

Kee77·2022-12-06 11:28

时间序列分析ARMA模型原理及Python statsmodels实践（下）

4.2.4.选定模型参数4.2.5.ARIMA模型函数4.2.5.1.常用方法4.2.5.2.常用属性/参数4.3.Python实践过程4.3.1.时序数据平稳性检验4.3.2.差分及相

肖永威·2022-12-05 16:28

查找（搜索）算法(Search algorithm)

（学习资料来源：维基百科，《算法导论》，《大话数据结构》，《编程珠玑》，《编程珠玑续》，google）查找（搜索）算法(Searchalgorithm)（下面的定义参考自《大话数据结构》）查找表(SearchTable

chensilly8888·2022-12-03 06:48

基于《机器学习-Python实践》学习笔记 4SciPy 速成

NumPy速成数组生成一位数组(行向量）和多维数组（矩阵）importnumpyasnpm=np.array([1,2,3])print(m)print(m.shape)m=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(m)print(m.shape)访问第1行：m[0]访问第1列：m[:,0]向量加法：m1+m2向量乘法：m1*m2#注意行列对应Pandas速

chaosjey li·2022-12-03 01:27

机器学习（四十七）：任何机器学习模型的可解释性(可视化篇）

Python实践训练一个模型全局可解释性局部可解释性其他拓展Catb

川川菜鸟·2022-12-02 15:12

Python实践通过使用XGBoost中的尽早停止【Early Stopping】策略来避免过度拟合

【翻译自：AvoidOverfittingByEarlyStoppingWithXGBoostInPython】【说明：JasonBrownleePhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】过度拟合是复杂的非线性学习算法（例如梯度提升）的一个问题。在本文中，您将发现如何使用早期停止来限制Python中XGBoost的过拟

Together_CZ·2022-12-01 13:52

xgboost early_stop_rounds是如何生效的？

mtj66·2022-12-01 13:51

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week2

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记Week22.Week22.1梯度下降和反向传播算法导论2.1.1梯度下降优化算法参数化模型梯度下降2.1.2在传统神经网络中随机梯度下降和反向传播算法的优势随机梯度下降的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播

cosθ·2022-12-01 08:14

共计10万余字！数据结构知识详细梳理！

&Queue)四、串(String)五、树(Tree)六、图(Graph)七、查找(Search)八、排序(Sort)主要参考书籍1、严蔚敏、吴伟民：《数据结构（C语言版）》2、托马斯·科尔曼等人：《算法导论

UniqueUnit·2022-11-30 13:44

lagrange插值法、多项式插值法习题---python实践

1.等分点、lagrange插值法lagrange算法实现参考我的拉格朗日差值法python实现文章b站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV14Z4y1z78B?share_source=copy_webimportnumpyimportmatplotlibimportmathfrommatplotlibimportpyplotimporttimeN=10#

聪明乖巧的小狮子·2022-11-30 02:29

机器学习python实践——魏贞原

pwd=qzpz机器学习python实践数据预处理格式

古月哥欠666·2022-11-30 02:44

算法导论习题—摊还时间代价分析、栈实现队列、贪心算法近似比、集合覆盖问题

在执行的nnn个操作中，有至多⌈lgn⌉⌈lgn⌉⌈lgn⌉个操作的次序是222的幂，这些操作的次序（即代价）如下1,2,4,8,⋅⋅⋅,2⌈lgn⌉1,2,4,8,···,2⌈lgn⌉1,2,4,8,⋅⋅⋅,2⌈lgn⌉nnn个操作的总代价为T=∑k=0⌈lgn⌉2k+(n−⌈lgn⌉)×1=2⌈lgn⌉+1−1+(n−⌈lgn⌉)≤2lg⁡n+2+n−lgn=3lgn+n\begin{alig

之墨_·2022-11-29 12:25

【机器学习】分类算法总结 | LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、主要分类算法总结二、LDAimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.model_s

今天一定要洛必达·2022-11-28 21:31

python泰坦尼克号数据预测_机器学习入门之Python机器学习：泰坦尼克号获救预测一...

一、项目概要1、应用模式识别、数据挖掘(核心)、统计学习、计算机视觉、语言识别、自然语言处理2、模式、流程训练样本-->特征提取-->学习函数-->预测二、Python实践1、应用的模块Numpy：科学计算库

weixin_39715997·2022-11-27 21:30

python怎么导入csv文件数据-机器学习Python实践——数据导入（CSV）

一，CSV逗号分隔值（逗号分隔值，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。字幕：纯意味着该文件的英文一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的的英文逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都

weixin_39604092·2022-11-27 14:21

OpenCV-Python实践之ASIFT框架仿射特征匹配算法

Affine-SIFT仿射特征匹配算法简介图像之间经过较大视差的匹配任务在于解决局部仿射不变特征的提取与描述，目前Harris/Hessian-Affine与MSER局部不变特征提取主要策略是采用拟合椭圆归一化方式。关于Harris-Affine与MSER-Affine算法都是首先提取尺度不变或区域中心(角、斑)点，然后归一化收敛到仿射变形6个参数估计，并不是完全的仿射估计方式，具体原理可以参考H

AutoSleep·2022-11-26 15:26

Python实践11：基于PIL对图片批量去水印

文件夹中的含水印的图片：查看水印的rgb值：代码如下：'''Author:error:gitconfiguser.name&&gitconfiguser.email&pleasesetdeadvalueorinstallgitDate:2022-10-1909:09:53LastEditors:error:gitconfiguser.name&&gitconfiguser.email&please

jadesl13·2022-11-25 20:40

PYTHON实践——成绩数据可视化

摘要因为Python实践要求数据可视化，于是我就开始找数据，然后恰好就得到了江苏高考从2012年到2019年的部分数据，并把它们导入到Excel表中，再进一步进行数据分析。

顾博懿·2022-11-25 20:05

积跬步至千里 || “大数据分析与智能计算”方向建议阅读书目

“大数据分析与智能计算”方向阅读书目建议阅读书目课程名参考书目算法导论算法之美-python语言实现,刘瑜著,中国水利水电出版社矩阵论矩阵论(第三版),方保镕著,清华大学出版社高级机器学习PatternRecognitionandMachineLearning

Mr_LeeCZ·2022-11-25 17:01

一起来AI——白话详解模拟退火算法与python实践

发表于2019/11/30,最后编辑于2019/12/3退火，大自然的一种普通自然现象。然而，人类是如此善于从大自然中学习、模仿，从而出现了各式各样的算法。现在，让我们一起走进模拟退火算法。介绍模拟退火(Simulatedannealing,SA)，whatisit?首先，这是一个在竞赛中比较常用的算法，ACM的题目中能用它来找一个局部解，进而进行下一步求解。在数学建模比赛中，则常常利用模拟退火作

duke.X.du·2022-11-23 20:43

Python实训题目

为纪念在python实践课上花费的不多但受苦的经历，特将代码保存于博客上。

仿生程序员会梦见电子羊吗·2022-11-23 07:48

Python 机器学习 | 超参数优化黑盒（Black-Box）非凸优化技术实践

文章目录一、关键原理二、Python实践CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、关键原理为什么要做超参数优化？

叶庭云·2022-11-21 12:23

算法导论--图的遍历（DFS与BFS）

转载于勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51897538图的遍历就是从图中的某个顶点出发，按某种方法对图中的所有顶点访问且仅访问一次。为了保证图中的顶点在遍历过程中仅访问一次，要为每一个顶点设置一个访问标志。通常有两种方法：深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).这两种算法对有向图与无向图均适用。以下面无向图

HPU2_2·2022-11-20 15:38

基于朴素贝叶斯网络的iris鸢尾花数据集分类到新闻分类

本篇文章是对最简单的朴素贝叶斯网络的运用进行python实践，先对iris鸢尾花数据集做一个分类预实验，再对实际新闻进行分类预测有关贝叶斯网络原理可以查看这篇文章：贝叶斯网络基础一、iris鸢尾花数据集分类

小小小小U·2022-11-20 05:25

经典算法之顺序查找 Python实现

活动地址：CSDN21天学习挑战赛顺序查找1.算法1.1数据结构1.2算法效率2.顺序查找2.1原理2.2优缺点3.python实践3.1遍历有序列表3.2遍历无序列表3.3应用：求最大、最小值参考1.

STUffT·2022-11-19 02:17

机器学习算法概述——摘录《机器学习算法导论》

目录第一章机器学习算法概述1.1什么是机器学习？1.2机器学习的形式分类1.2.1监督式学习1.2.2无监督学习1.2.3强化学习1.3机器学习算法综览第一章机器学习算法概述人工只能的概念是由以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和香农等为首的一批科学家在1956年提出的。为何已有六十余年的历史学科又一次进入到人们视野的中心？是什么技术的突破，为人工智能领域注入了新鲜的活力?人工智能的核心是机器学习，而机器学

jeanette77·2022-11-18 08:47

时序分析 47 -- 时序数据转为空间数据 (六) 马尔可夫转换场 python 实践（中）

时序分析47时序数据转为空间数据(六)马尔可夫转换场python实践（中）…接上Step6.MTF聚合压缩正如理论部分所讨论的，我们为了可视化效果或者计算效率经常需要对MTF图像进行聚合压缩。

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:16

时序分析 45 -- 时序数据转为空间数据 (四) 格拉姆角场 python 实践（下）

格拉姆角场python实践（下）…接上下面我们将采用CNN模型来基于格拉姆角场python实践上的结果（时序数据已转化为图像数据）进行金融预测。

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:45

时序分析 46 -- 时序数据转为空间数据 (五) 马尔可夫转换场 python 实践（上）

时序分析46时序数据转为空间数据(五)马尔可夫转换场python实践（上）前面的博文中我们介绍了马尔可夫转换场的基本理论知识，本篇文章中我们来进行一些实践。

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:45

时序分析 48 -- 时序数据转为空间数据 (七) 马尔可夫转换场 python 实践（下）

时序分析48–时序数据转为空间数据(七)马尔可夫转换场python实践（下）…接上从MTF到图模型从MTF中我们可以生成图=(,)=(,)G=(V,E)，节点V和时间是一一对应的关系。

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:44

数据挖掘——聚类

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》python：聚类数据挖掘之聚类聚类概述聚类的概念聚类(Clustering)是把数据集按照相似性划分为多个子集的过程，每个子集是一个簇

　木夕敢敢·2022-11-12 11:36

粒子群算法（PSO）优化RBF神经网络实践

关于PSO算法的细节详见：粒子群优化算法（PSO）python实践。PSO算法优化RBF神经网络训练流程图如下所示。

MSTIFIY·2022-11-10 07:51

粒子群优化算法（PSO）python实践

MSTIFIY·2022-11-09 12:10

RBF神经网络python实践学习（BP算法）

续上一篇：RBF神经网络学习及实践RBF神经网络求解方法RBF网络中需要求解的参数为：径向基函数的中心、方差和隐层到输出层的权值。对于基函数中心的选取方法主要有：随机选取、聚类选取、有监督学习选取。对于方差计算方法有：直接公式计算、有监督学习修正计算。权值计算方法有：伪逆法直接求解、最小二乘法直接求解、有监督学习修正求解。在上一篇的python代码实现中，我们采用直接计算法求解参数。即随机在样本中

MSTIFIY·2022-11-07 21:11

[算法导论] 邮递员问题

邮递员问题旅行商问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。（遍历点，回到起点）哈密顿路径哈密顿图中国邮递员问题：邮差要设法找到一条最短路径，可以走过此地区所有的街道，且最后要回到出发点。（遍历边，回到起点）欧拉路径欧拉图旅行商问题是不能回头的，一个节点访问过了不能回来了，并不需要走完所有的路，但是中国邮递员问题可以多次访问一个节点，因为中国邮递员问题

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-11-07 21:07

6. 带哨兵的单向循环链表

《算法导论》10.2-5使用单向循环链表实现字典操作插入、删除、查找，并给出运行时间。

weixin_30414635·2022-11-07 11:14

同时学python和java混淆_自动化打包资源混淆集成python实践----资源混淆

前面自动化打包资源混淆集成python实践----打包一文讲述了四种打包方案，以及美团打包方案、apk注释添加渠道号方案的实现。这里讲集成资源混淆。

weixin_39670441·2022-11-07 07:34

总线的分类和区别

回-复：【电赛】即可获资料回复【编程】即可获取包括有：C、C++、C#、JAVA、Python、JavaScript、PHP、数据库、微信小程序、人工智能、嵌入式、Linux、Unix、QT、物联网、算法导论

嵌入式基地·2022-11-03 19:50

电赛中常用的模块电路设计